[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-hallucination::ru":3,"gloss-cluster-hallucination::ru":23,"gloss-next-hallucination::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"hallucination","core-ai","Галлюцинация","Галлюцинация — это когда LLM генерирует текст, который звучит бегло, уверенно и грамматически правильно, но фактически ложен, выдуман или не подкреплён никаким реальным источником — придумывает несуществующую цитату, приводит неверную статистику или уверенно описывает метод API, который никогда не существовал. Галлюцинации происходят потому, что LLM — это предсказатели следующего токена, оптимизированные для генерации правдоподобно звучащего текста, а не фактчекеры с базой достоверных данных; когда модель не «знает» ответа, она не отвечает надёжно «я не знаю» — вместо этого она часто генерирует статистически наиболее вероятно звучащий ответ, который может быть полностью выдуман. Это самый большой риск доверия и ответственности для SaaS-разработчиков, выпускающих AI-функции, особенно в регулируемых или высокорисковых контекстах (юриспруденция, медицина, финансы, поддержка). Хорошо задокументированный реальный пример: юридическая команда, используя ChatGPT для составления судебного иска, подала документ, ссылающийся на несколько судебных дел, которые модель полностью выдумала, вместе с правдоподобно звучащими названиями дел и номерами дел — этих дел не существовало, что привело к санкциям. Меры смягчения, которые разработчики реально используют в продакшне: заземление вывода в извлечённых исходных документах через RAG (и инструктирование модели отвечать только на основе предоставленного контекста, отказываясь, если контекст не содержит ответа); понижение temperature для фактических задач, чтобы уменьшить творческий дрейф; добавление требований цитирования, чтобы каждое утверждение вело к источнику, который пользователь может проверить; использование guardrails или второго вызова LLM-«верификатора» для проверки вывода первой модели на соответствие извлечённым фактам перед показом пользователю; и понятная UX-сигнализация (индикаторы уверенности, дисклеймеры «сгенерировано ИИ, пожалуйста, проверьте»), чтобы пользователи не переоценивали доверие к выводу. Ни одна из текущих мер не устраняет галлюцинации полностью — это свойство того, как эти модели генерируют текст, а не баг, который можно исправить патчем, — поэтому продакшн-системы должны закладывать некоторый уровень галлюцинаций и проектировать пути верификации\u002Fотката соответственно, особенно там, где неверный вывод имеет реальную цену. Частота галлюцинаций существенно варьируется в зависимости от типа задачи, и её стоит замерять перед запуском: открытые творческие задачи по замыслу допускают некоторую долю выдумки, тогда как фактический поиск, извлечение чисел и задачи цитирования требуют почти нулевой терпимости к галлюцинациям, потому что пользователи будут действовать на основе вывода как достоверного факта. Полезный продакшн-паттерн — проверка на самосогласованность: задать модели один и тот же вопрос несколько раз (или в чуть разных формулировках) и отмечать расхождение между ответами как сигнал низкой уверенности, поскольку модель, действительно уверенная в факте, склонна отвечать последовательно, тогда как галлюцинирующая модель часто меняет свой выдуманный ответ от попытки к попытке.","Галлюцинация — это уверенный, гладкий, но фактически неверный или выдуманный вывод LLM — главный риск надёжности AI-продуктов в продакшне.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"grounding","Обоснование (Grounding)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Ограждения (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"retrieval-augmented-generation","Генерация с дополненным поиском (RAG)",{"slug":21,"name":22},"temperature","Температура (Temperature)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]